Интеллектуальное когнитивное управление роботизированными социотехническими системами. Ч. 1: Робототехнические системы и модели взаимодействия «человек – робот» в «Индустрия 4.0»

Основное содержимое статьи

О. Ю. Тятюшкина
С. В. Ульянов

Аннотация

С момента запуска международного проекта «Индустрия 4.0» в 2011 году до сегодняшнего дня его влияние ощущалось практически во всех секторах рынка разработок новейших информационных технологий. Многие индустриально развитые страны начали свою индивидуальную политику, чтобы поддержать данную технологическую революцию. Однако развитие данной технологии находится в начале переходного периода. В этой статье описываются некоторые особенности применения интеллектуальных когнитивных робототехнических комплексов в социотехнических системах на основе концепции проекта «Индустрии 4.0» и объяснительного искусственного интеллекта (XAI).

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
1.
Тятюшкина ОЮ, Ульянов СВ. Интеллектуальное когнитивное управление роботизированными социотехническими системами. Ч. 1: Робототехнические системы и модели взаимодействия «человек – робот» в «Индустрия 4.0». Системный анализ в науке и образовании [Интернет]. 15 июль 2022 г. [цитируется по 4 декабрь 2022 г.];(3):44–101. доступно на: https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/506
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Agha A. et. al. NeBula: Quest for Robotic Autonomy in Challenging Environments; TEAM CoSTAR at the DARPA Subterranean Challenge (preprint version) // arXiv:2103.11470v1 [cs.RO] 21 Mar 2021.

Hudson N., et al. Heterogeneous Ground and Air Platforms, Homogeneous Sensing: Team CSIRO Data61’s Approach to the DARPA Subterranean Challenge // arXiv:2104.09053v1 [cs.RO] 19 Apr 2021.

Jagatheesaperumal S.K. et. al. The Duo of Artificial Intelligence and Big Data for Industry 4.0: Review of Applications, Techniques, Challenges, and Future Research Directions // arXiv:2104.02425v1 [cs.AI] 6 Apr 2021.

World Robotics 2016 Service Robots. International Federation of Robotics (IFR). 2016.

CORBYS Cognitive Control Framework for Robotic Systems (FP7 — 270219). Deliverable D2.1 Requirements and Specification. 2011.

Yang G.-Z. The grand challenges of Science Robotics // Sci. Robotics. — 2018. — Vol. 3. — P. 7650.

Sniderman B. еt al. Industry 4.0 and manufacturing ecosystems. — Deloitte’s Univ. Press, 2020.

White Paper: AI in Industrial Automation. — German Electrical and Electronic Manufacturers’ Association, 2021.

Dagnaw G. Artificial Intelligence Towards Future Industrial Opportunities and Artificial Intelligence Towards Future Industrial Opportunities and Challenges // The 6th Annual ACIST Proceedings (2020) African Conference on Information Systems and Technology 16. 2020. Available from: https://digitalcommons.kennesaw.edu/acist/2020/allpapers/16.

Yang F., Gu S. Industry4.0, a revolution that requires technology and national strategies // Complex &

Intelligent Systems. — 2021. — Vol. 7. — Pp. 1311–1325. Available from: https://doi.org/10.1007/s40747-020-00267-9.

Lee Ch., Lim Ch. From technological development to social advance: A review of Industry 4.0 through machine learning // Technological Forecasting & Social Change. — 2021. — Vol. 167. — Pp. 120653.

Jamwal A. et al. Industry 4.0 Technologies for Manufacturing Sustainability: A Systematic Review and Future Research Directions // Appl. Sci. — 2021. — Vol. 11. — Pp. 5725. Available from: https://doi.org/ 10.3390/app11125725.

Wang B. et al. Smart Manufacturing and Intelligent Manufacturing: A Comparative Review // Engineering. — 2021. — Vol. 7. — Pp. 738–757.

Butepage J., Kragic D. Human-Robot Collaboration: From Psychology to Social Robotics // arXiv:1705.10146v1 [cs.RO] 29 May 2017.

Wu H. et al. Put the Bear on the Chair! Intelligent Robot Interaction with Previously Unseen Objects via Robot Imagination // arXiv:2108.05539v1 [cs.RO] 12 Aug 2021.

Wan J. et al. Artificial Intelligence-Driven Customized Manufacturing Factory: Key Technologies, Applications, and Challenges // Proceedings of the IEEE — October 2020. DOI: 10.1109/JPROC.2020.3034808.

Fujimaki R. The 6 Challenges of Implementing AI in Manufacturing // Foundry Management & Technology. — Mar 01, 2021 [The%206%20Challenges%20AI.pdf].

Hentout A. et al. Human–robot interaction in industrial collaborative robotics: a literature review of the decade 2008–2017 // Advanced Robotics. — 2019. Available from: https://doi.org/10.1080/01691864.2019.1636714.

Krakovski M. et al. “Gymmy”: Designing and Testing a Robot for Physical and Cognitive Training of Older Adults // Appl. Sci. – 2021. – Vol. 11. – Pp. 6431. https://doi.org/ 10.3390/app11146431.

Hüsing E. et al. Determining Robotic Assistance for Inclusive Workplaces for People with Disabilities // Robotics. — 2021. — Vol. 10. — Pp. 44. Available from: https://doi.org/10.3390/ robotics10010044.

Wang Y. et al. The WL_PCR: A Planning for Ground-to-Pole Transition of Wheeled-Legged Pole-

Climbing Robots // Robotics. — 2021. — Vol. 10. — P. 96. Available from: https:// doi.org/10.3390/robotics10030096.

Horák M. et al. Service Robots for Motion and Special Applications on the Vertical Oriented Walls // In Service Robots (Chapter 5). — INТЕCH. — 2017. Available from: http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.70.

Masood M.U., Haghshenas-Jaryani M. A Study on the Feasibility of Robotic Harvesting of Chile Pepper // Robotics. — 2021. — Vol. 10. — P. 94. Available from: https://doi.org/10.3390/robotics 10030094.

Roldán J.J. et al. Robots in Agriculture: State of Art and Practical Experiences // In Service Robots (Chapter 4). — INТЕCH. — 2017. Available from: http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.69874 [Downloaded from: http://www.intechopen.com/books/service-robots].

Sun S. et al. Autonomous Quadrotor Flight despite Rotor Failure with Onboard Vision Sensors: Frames vs. Events // arXiv: 2102.13406v1 [cs.RO] 26 февраля 2021.

Prescott T.J., Robillard J.M. Are friends electric? The benefits and risks of human-robot relationships // iScience. — 2021. — Vol. 24. — P. 101993. Available from: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Kanoh H. Immediate Response Syndrome and Acceptance of AI Robots --Comparison between Japan and Taiwan // Procedia Computer Science. — 2017. — Vol. 112. — Pp. 2486–2496.

Moetesum M. et al. Socially Believable Robots // IntechOpen. — 2018. Available from: http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.71375.

Li Y. et al. Design of a Flying Humanoid Robot Based on Thrust Vector Control // arXiv:2108.11557v1 [cs.RO] 26 Aug 2021.

Risiglione M. et al. Passivity-based control for haptic teleoperation of a legged manipulator in presence of time-delays // arXiv:2108.07658v1 [cs.RO] 17 Aug 2021.

Minniti M.V. et al. Model Predictive Robot-Environment Interaction Control for Mobile Manipulation Tasks // arXiv:2106.04202v1 [cs.RO] 8 Jun 2021 2021.

Friston K.J. et al. Some Interesting Observations on the Free Energy Principle // Entropy. — 2021. — Vol. 23. — P. 1076. Available from: https://doi.org/10.3390/e23081076.

Millidge B. et al. A mathematical walkthrough and discussion of the free energy principle // arXiv:2108.13343v1 [cs.AI] 30 Aug 2021.

Parr, T., et al. Markov blankets, information geometry and stochastic thermodynamics // Philos. Trans. of the Royal Society A. — 2020. — Vol. 378(2164). — P. 20190159.

35 Da Costa, L. et al. Active inference on discrete state-spaces: a synthesis // arXiv preprint arXiv:2001.07203. 2020.

Кореньков В.В. Ульянов С.В., Шевченко А.А., Шевченко А. В. Интеллектуальная когнитивная робототехника. Ч. 1: Технологии квантовых когнитивных вычислений. — М.: Курс, 2021.

Ulyanov S.V. Quantum Algorithm of Imperfect KB Self-organization Pt I: Smart Control – Information — Thermodynamic Bounds // Artificial Intelligence Advances. — 2021. — Vol. 3. — No 2. — Pp. 13–36.

Зрелов П.В., Кореньков В.В., Тятюшкина О.Ю. и др. Устойчивость, управляемость и робастность когнитивного управления: Термодинамика эволюционных информационных процессов // Системный анализ в науке и образовании. — 2021. — № 3.

Chame F.M. et al. Towards hybrid primary intersubjectivity: a neural robotics library for human science // arXiv:2006.15948v1 [cs.RO] 29 Jun 2020.

Madl T. et al. A computational cognitive framework of spatial memory in brains and robots // Cogni-

tive Systems Research. — 2018. — Vol. 47. — Pp. 147–172. Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.cogsys.2017.08.002.

Baars B.J., Gage N.M. Cognition, brain, and consciousness: introduction to cognitive neuroscience. - Academic Press, Elsevier, 2010.

Hekmatmanesh A. et al. Review of the State-of-the-art on Bio-signal-based Brain-controlled Vehicles // arXiv:2006.02937v1 [eess.SP] 3 Jun 2020.